Американски студенти развиле модел на машинско учење кој речиси и не промашува кога треба да одреди дали некоја песна ќе биде успешна или не.

Двајца студенти од Универзитетот во Сан Франциско решиле да откријат зошто некои песни стануваат хитови, а други не, иако звучат слично.

Податоците собрани од стриминг-сервисот „Спотифај“ ги внеле во четири модели на машинско учење за да предвидат дали некоја песна ќе стане хит или нема врз основа на аудиозапис. Сакале да дознаат дали постојат и карактеристики кои сите или барем мнозинството успешни песни ги делат.

Се сконцентрирале на карактеристики како ритамот, тоналитетот, дали песната звучи позитивно или негативно, може ли да се танцува на неа, колку е гласна...

Истражувачите ги споредиле резултатите на четирите модели со историски податоци од топ-листата „Хот-100“ на „Билборд“. Обработката на податоците траела неколку недели.

Еден од четирите модели (Support Vector Machine) можел да погоди хитови со прецизност од 99,53 отсто. Останатите три модели биле помалку успешни, но сепак прилично прецизни (над 85 отсто).

Во идните истражувања ќе се вклучуваат и други фактори, како што се присутноста на социјалните мрежи, нивото на искуство и влијанието на дискографските куќи.